Britannica ve Wiki aynı tanımı kullanmış: “Yapay zeka, bir bilgisayarın veya bilgisayar kontrolündeki bir robotun çeşitli faaliyetleri zeki canlılara benzer şekilde yerine getirme kabiliyetidir.” Tanımdaki “zeki canlılar”dan kastedilen insanlar olsa gerek… Yani kısaca yapay zeka, bilgisayarlara normalde insan zekasına ihtiyaç duyulan işleri yaptırma teknolojisidir.
“Makineler Düşünebilir mi?” sorusunu ilk ortaya atan, Turing Testi olarak da bilinen deneyi gerçekleştiren ünlü matematikçi ve bilgisayar bilimci Alan Mathison Turing olmuş. Yapısı itibariyle bilgisayar bilimlerindeki pek çok yapay zeka probleminin çatısını teşkil eden Turing testi, bugün bile birçok yarışma uygulamasının kullanıldığı programın atası niteliğindedir.
Türkiye’de aynı soruyu akademik olarak soran ve sorgulayan 1954 yılında Erzurum Atatürk Üniversitesi’nde verdiği konferansla kayıtlara geçen Ord. Prof. Dr. Cahit Arf olmuş. Eğer merak ediyorsanız Cahit Hoca’nın bu konferansının da yer aldığı blog yazımıza burdaki linkten ulaşabilirsiniz…
Yapay Zeka Uygulama Örnekleri
DeepMind: Sonradan Google bünyesinde boy gösteren bu yapay zeka algoritması, basit bir çizgi karakterin A noktasından B noktasına hareket ederken önüne çıkan engelleri farkedip bunları aşma yöntemlerini uygulamanın kendisinin keşfederek yoluna devam ettiği çok çarpıcı bir örnekti.
Sonrasında ünlü satranç ustası Kasparov’u yenen Deep Blue uygulamasını hatırlarsınız herhalde…Beni en çok etkileyen bir başka örnek de Deep Patient adındaki makine öğrenmesi çözümü oldu. New York The Month Sınai Hastanesinde 700 bin hasta verisi üzerinde çalışan bu algoritma, doğru teşhis koyma ve bir kişinin belirli özelliklerine bakarak bir hastalığa yakalanma olasılığını hesaplama konularında insan doktorlar kadar iyi iş çıkarmıştı.
Watson’ın hukuk sistemine büyük katkıları olan karar verici uygulama örnekleri, besteci ve şarkıcı yapay zeka uygulamaları yanında Nvidia, otonom araçlar için geliştirdiği chipset sayesinde bu alanda devrim yarattı. Artık kullanıcı davranışlarını izleyerek kendilerine girdi sağlayan öğrenen makina uygulamaları sayesinde bilgisayarlar gerçek zamanlı öngörülerde bulunabilmektedir. 2020’nin son bombası Dall-e uygulaması oldu. Bu uygulamaya nasıl bir görsel tasarım istediğinizi tarif ettiğinizde o size yüzlerce alternatifi ile birlikte bir illüstrasyonu saniyeler içerisinde oluşturup karşınıza çıkarmaktadır.
“Bilinci tanımlayamayız, çünkü bilinç diye birşey yoktur. İnsanlar dünyayı algılama şeklimizin çok özel olduğunu düşünmeyi çok sever. Ama biz de bir döngüde sıkışıp kaldık aslında. Yapay Zeka karakterlerinden farkımız yok aslında. Çok azımız seçeneklerimizi sorguluyoruz. Ne yapmamız gerektiğinin söylenmesinden de memnunuz.”
Müşteri Deneyimi Yönetiminde Yapay Zeka
Belki henüz daha emekleme döneminde olan yapay zeka uygulamasının müşteri deneyimi yönetimindeki yeri nedir peki?
Son yıllarda özellikle Endüstri 4.0 ya da Toplum 5.0 yaklaşımlarıyla tüm işletmeler dijitalleşme stratejilerini ve yol haritalarını belirlemişti. Hatta korona pandemisinin yarattığı bugünün olağanüstü koşulları bu yol haritalarının uygulama planlarını öne çekti. Pandemi ile birlikte hem çalışanlar hem de tüketiciler tüm varlıklarını dijital evrene bir anda transfer etti, ya da etmek zorunda kaldı… Bu geçiş beraberinde özellikle tüketici davranışlarında çok önemli değişikliklere neden oldu. Artık hepimiz daha yüksek hız, daha kaliteli ve hatasız hizmet, daha çok ilgi, daha düşük maliyetler istiyoruz…
İlk uygulama örnekleri bot teknolojisiyle geliştirilmiş chatbotlar oldu. Tüketiciler internet sitesi üzerinden bot’a sorularını sorup cevaplarını alabiliyordu. Bir yandan da özellikle sesli tanıma teknolojileri hayata geçti. “Call Steering” olarak tanınan, müşterinin sesli talimatlarını dinleyip IVR menüsünde yönlendirmeler yapan çözümler…Her ikisi de biraz ders niteliğinde sonuçlar yarattı zira her dilde aynı hızda ve kavrama kapasitesinde gelişmediği için kısa sürede bazı tepkilere neden oldu.Hatta bazı kurumların “bizi aradığınızda sizi canlı bir müşteri temsilcisi karşılar” diye reklam yaptıklarına şahit olduk.
Müşteri hizmetleri yönetimi alanında en önemli operasyonel sorunlardan birisi müşterinin derdini anlamak, yaşadığı problemin ne olduğunu, neyle alakalı olduğunu tespit etmek. Ve bu bir zihinsel faaliyet olup botlarla ya da kelime temelli eşleştirme çözümleriyle bunu gerçekleştirmek pek de kolay değil…
İşte Next4biz tam da bu noktada Müşteri Hizmetleri Yönetimi modülünde çok önemli bir farka imza attı: Süreç temelli müşteri hizmetleri yönetimi modülüne 2013 yılından beri üzerinde çalıştığı yapay zeka desteği özelliklerini ekledi…
Next4biz Yapay Zeka Modülünün Özellikleri
Peki, Next4biz yapay zekası müşteri hizmetleri yönetimi modülünde hangi fonksiyonları gerçekleştiriyor?
Next4biz, tüm iletişim kanallarından bütünleşik ve eş zamanlı olarak müşteri bildirimlerini dinler ve toplar. Ardından bu bildirimler konularına göre kategorize edilip eğer varsa gerekli özel veri alanları doldurup çözümlenir ya da süreçlere yönlendirilir. Buradaki kategorize etme, çözümleme ve süreçlere yönlendirme işi normalde bir insan faaliyetidir ve karmaşık bir iştir. Bildirim tiplerine göre ürünleri, süreçleri, işlemleri detaylı olarak öğrenmeyi ve hızla karar vermeyi gerektirir. İşte tam bu noktada Next4biz yapay zekası bu ve buna benzer birçok işlemi kullanıcıların davranışlarını izleyerek, ya da hızlandırılmış özel eğitimlerle öğrenip kendisi gerçekleştirir…
Next4biz yapay zekasının gerçekleştirdiği işlemleri biraz daha detaylandıracak olursak:
- Otomatik kategorizasyon: yani gelen bildirimi okuyup anlar ve oran belirleterek hangi kategori ya da kategorilerde olduğunu söyler…
- Ayrıca bildirimlerin tipleri ve kategorileri arasındaki ilişkiyi belirler: Örneğin gelen bildirim bir personel hakkında… Bildirimin içeriğine göre bunun şikayet mi yoksa teşekkür mü olduğunu algılayıp buna göre kaydını oluşturur.
- Doğal olarak bu kategoriler arasında ana kategori ve alt kategori ilişkisini kurarak bildirim kayıtlarını oluşturur.
- Bir başka yapay zeka fonksiyonu, eğer bildirim kategorisini belirli bir doğruluk oranının üzerinde doğru tahmin ettiyse ve bu kategorinin arkasında bir süreç tanımlanmışsa bildirimi otomatik olarak ilgili sürece yönlendirir. Örneğin, gelen ürün arıza kategorisindeki bildirimi direk ilgili iş akışını tetikleyerek önce ürün analiz sonra da müşteri bilgilendirme adımlarına yönlendirir…
- Sadece otomatik süreçlere yönlendirme değil aynı zamanda notifikasyonlar, uyarılar gibi çoğu aksiyonu da Next4biz yapay zekası tetikleyerek bildirim süreci operasyonlarını kendiliğinden yürütmektedir.
- Kategorisini doğru belirlediği bildirimin çözümü bilgi birikiminde varsa bu veri bankasından yararlanarak müşteriye otomatik olarak çözümü müşterinin iletişim tercihine göre hazırlayıp cevaplayıp bildirimi kapatabilmektedir. Böylece el değmeden bildirimlerin otomatik olarak çözümlenmesini sağlamaktadır.
- Self servis uzantısı ile entegre çalışan Next4biz yapay zekası, müşteriler bildirimlerini kendileri bu self servis uzantılarından kaydederken otomatik çözüm önerileri sunmaktadır.
- Kullanıcılara ve müşterilere yönlendirilen bildirimler için özel içerikler oluşturma, müşteri bildirimi içerisinde geçen anahtar kelimeleri süzerek ilgili veri alanlarına otomatik olarak kendi yerleştirme gibi onlarca farklı fonksiyonu ile yapay zeka hem operasyonel verimliliği dramatik biçimde artırma hem de bildirim çözüm hızında inanılmaz sonuçlar yaratma imkanını kurumlara sunmaktadır.
Next4biz yapay zekası bildirimleri içeriklerine göre kategorilere ayırır, bunları otomatik olarak ilgili iş akışına ve doğru kategorilere atar. Eski verilerinizden veya kullanım geçmişinizden öğrenir. Canlı destek yazışmaları, e-postalar, sosyal medya kanalları, şikayet web sitelerini dinler. Müşterileri e-posta ve sms ile bilgilendirir. Bildirimlerde gecikme olması durumunda bir SMS veya e-posta hatırlatıcısı gönderir. Böylece dakikada on binlerce bildirimi çözümler.
Next4biz Yapay Zekası ile Elde Edilen Sonuçlara Örnekler ve ROI Analizi
Bugüne kadar onlarca farklı sektörde yüzlerce ulusal ve uluslararası kurumsal müşterinin tercih ettiği Next4biz ile müşteri bildirimleri yapay zeka desteği ile süratle ve güvenle çözümlenmektedir. Bir kurumda Next4biz yapay zekasının doğru kategorizasyonu yapma oranı; ilk 6 aylık öğrenme periyodu sonrasında %90’ın üzerine kadar çıkmıştır. Aynı kurumda yapay zekanın otomatik çözümleme oranı ise gelen tüm bildirimlerin yaklaşık %30’una kadar ulaşmıştır.
Bir başka örneği ele alacak olursak; e-postayla yazılı olarak gelen bir bildirimin ortalama çözüm süresinin 2880 dakika olduğu bir kurumda yapay zeka ile bu bildirimlerin %30’unun 60 dakika altında çözümlendiğini tespit ettik.
Belirttiğim üzere bu çok kabaca yapılmış basit bir analiz… Bu analize konu olan kriterleri detaylandırıp özelleştirdiğimizde gördük ki bu alana yapılan yatırım sadece müşteri memnuniyeti tesis etmek, operasyonel verimliliği artırmak ve hata riskini en aza indirmekle kalmayıp finansal geri dönüşü çok yüksek bir yatırım olarak değerlendirilmektedir…Özetle yapay zeka artık hayatımızın her alanında daha çok boy göstermeye başladı. Sanattan tıbba, adalet sisteminden pazarlamaya, ulaşımdan eğitime kadar her alanda insan hayatını kolaylaştırmak ve verimliliği artırmak üzere hayatımıza girdi. Next4biz, müşteri hizmetleri yönetimi alanında bir ilke imza attı ve yapay zekadan destek alarak müşteri hizmetleri yönetmenin yollarını geliştirdi.
